前言
每當收到客服部門送來的顧客抱怨通知，我都會先看一眼是哪個顧客。看是不是那個每季就來一兩次無理抱怨的顧客、還是非常有禮貌的顧客、或是直接抱著許多事前分析資料等著 Highlight 我們公司的顧客。雖然有異常的產品是已經穩穩地死在那兒，但可以知道顧客是誰還是可以讓心裡多一點底。
然而除此之外，我們收到抱怨時還可以從顧客那邊得到什麼呢？
第一步，取得背景資料
雖然沒有科學根據，但從我的經驗裡，顧客提供的資料完整性，會與產品分析的完整性成正比。不一定是分析報告會越豐富，但是基本上可以更接近問題的核心。除非這個不良現象過於明顯，不然如果顧客可以巨細靡遺的說明來龍去脈，你肯定更可以知道該如何下手。好的，基本的資料應該有什麼可以取得呢？
詳細不良敘述
以我熟悉的電子產業來說，我們會希望顧客（不一定最終端顧客，可能是打件廠、組裝廠、系統廠等等）可以跟我說是誰發現的異常、在什麼樣的情況下發現這個異常、何時發現，或是正常使用多久才忽然有問題、異常發生的地點，顧客是否有對異常產品做過什麼樣的簡單確認或是分析、也就是人、事、時、地、物的資訊。
比方說我們是元件商，問題發生在打件廠顧客的顧客，他們在組裝代工完的功能測試時發現了問題，經過產品交叉驗證確定我們的一顆元件已經沒有功能。
不良率
這部分可以有兩種呈現方式：
第一個的呈現方式是：出問題的產品數量 / 顧客使用的數量，比方 3 / 100,000
第二個是如果顧客不清楚，但知道還有多少未使用的，那就只能推測：
出問題的產品數量 / （我們的總出貨量 - 未使用過的）
如果顧客使用數量很大，但出問題的數量非常少，這有可能是非常態性的異常；反之，如果顧客使用數量不多就發現足夠的異常，那要嘛是顧客使用方式持續出錯，要嘛就是產品真的出現了問題。
出現問題的批次
這個資訊主要防堵措施用途。
當我們得知問題批次時，會先看看生產這個批次當初的生產紀錄表有沒有奇怪的訊息，比如良率偏低、機台維修紀錄、重工紀錄等等資訊。
另一方面，如果我們還有這批產品的一點庫存，也可以拿來做快速確認，看看我們手上的產品是否有問題。
你產品的相關位置或是應用方式
如果你是電子元件商，索取顧客的電路圖，或你是上游廠商，可以嘗試索取你產品的相關位置或是應用方式。
我們的產品旁邊有沒有很大的零件干涉產品的焊錫或是散熱、顧客的 IR Reflow 曲線、顧客供電的方式、送到我們產品時的電壓 / 電流、我們的產品有沒有防止撞擊、防止靜電的機制等等。
如果你是客戶端的，你可能會碰到當你想要把產品委託給供應商分析時，他們會先提供一份表格文件，要求你把裡面的一個一個問題回答完畢才會接下委託，那就是他們彙整的背景資料調查表格。
第二步，自我調查
身為受委託者的我們，在取得顧客的背景資料後也不是閒閒等著異常產品到來才動作。
當我們收到顧客收集的資料之後，我們可以先看看過去生產紀錄，看看庫存品跟在製品，
與此同時，我們也可以看看這個顧客跟我們買過多少產品，買過多少同類型或是同一個產品，過去有沒有抱怨過我們這一個產品。
對於異常品分析，我們在什麼資訊都沒有的情況下，就只能對這一個退回來的產品，仔細檢查它的外觀，看看有沒有燒傷、撞傷、刮傷或是其他傷痕，或者是這產品跟我們正常產品的外貌有沒有相異之處。確認產品功能，如果不正常，進一步用 X-ray 或是其它方式找出讓功能不正常的原因。
但對於這一位顧客，或是對於我們公司到底有沒有幫助，就不知道了。
結語 — 思考問題的重要性
愛因斯坦對於盲目解題有這麼一個回答：
“If I had an hour to solve a problem I'd spend 55 minutes thinking about the problem and 5 minutes thinking about solutions.”
「如果我有一個小時來解決一個問題，我會花55分鐘思考這個問題，然後 5分析思考問題的答案。」
這句話有很多含意，但不良產品發生就是一個未知的問題，如果顧客什麼資訊都無法提供，我們只能空想可能的原因，然後著手分析，如此得出的答案可能會沒有意義。比方說我們是電子元件商，對於顧客退回來的異常品，我們分析完發現元件有銅線剝離產品，但因為之前沒有發生過類似案例，生產紀錄也沒問題，因此我們不承認這是我們的問題，結案。
但也許當顧客提供更多資料時，我們在分析可以有更明確的方向，從中發現雖然之前沒有發生過，但在特殊的前因後果之下，我們產品在生產時確實有機會讓銅線與產品本體的結合不穩定，那這就是一個可以讓我們花費時間精力改善的一個契機。
對於品質而言，如果我們有一個小時來解決問題，我會希望我可以得到一個很具體很完整「問題」，那也許我們不需要 55 分鐘再去思考問題本身，而是可以花更多時間在問題的答案，以及我們如何杜絕問題再次發生。
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